Characterizing Longitudinal Antibody Responses in Recovered Individuals Following COVID-19 Infection and Single-Dose Vaccination: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Investigating antibody titers in individuals who have been both naturally infected with SARS-CoV-2 and vaccinated can provide insight into antibody dynamics and correlates of protection over time. METHODS: Human coronavirus (HCoV) IgG antibodies were measured longitudinally in a prospective cohort of qPCR-confirmed, COVID-19 recovered individuals (k = 57) in British Columbia pre- and post-vaccination. SARS-CoV-2 and endemic HCoV antibodies were measured in serum collected between Nov. 2020 and Sept. 2021 (n = 341). Primary analysis used a linear mixed-effects model to understand the effect of single dose vaccination on antibody concentrations adjusting for biological sex, age, time from infection and vaccination. Secondary analysis investigated the cumulative incidence of high SARS-CoV-2 anti-spike IgG seroreactivity equal to or greater than 5.5 log10 AU/mL up to 105 days post-vaccination. No re-infections were detected in vaccinated participants, post-vaccination by qPCR performed on self-collected nasopharyngeal specimens. RESULTS: = 0.02). On average, SARS-CoV-2 anti-spike IgG concentration increased in participants who received one vaccine dose by 2.06 log10 AU/mL (95%CI: 1.45-3.46) adjusting for age, biological sex, and time since infection. Cumulative incidence of high SARS-CoV-2 spike antibodies (>5.5 log10 AU/mL) was 83% greater in vaccinated compared to unvaccinated individuals. CONCLUSIONS: Our study confirms that vaccination post-SARS-CoV-2 infection provides multiple benefits, such as increasing anti-spike IgG titers and preventing decay up to 85 days post-vaccination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».